Tag-per-Track

Tag-per-Track MCP サーバー

このプロジェクトは、AI エージェント（Claude など）が Tag-per-Track API を通じて音声ファイルを分析できるようにする、ローカルの Model Context Protocol（MCP） サーバーです。Studio API キー（tag-per-track.cloud で購入するプリペイドクレジット。暗号資産は不要です）またはウォレットで認証できます。ウォレットを使用する場合、Base ネットワーク上で x402 プロトコルを用いた USDC の少額決済を自動的に処理します。

🎯 ビジョン

AI が自律的に「聴くために支払う」ことを可能にします。AI エージェントがトラックを分析するとき、この MCP サーバーを使って EIP-3009（USDC）の支払い承認に署名し、拡充されたトラックのメタデータを即座に取得します。

🚀 機能

• analyze_audio ツール（標準）：BPM、ジャンル、ムード、キー、楽器、制作指標、任意の歌詞（1クレジットまたは0.15 USDC、歌詞付きの場合は2クレジットまたは0.25 USDC）、AI 生成音楽の検出（ai_detection：Suno、Udio、ニューラルボコーダーを対象とし、HUMAN、AI_GENERATED、UNCERTAINの判定を返します）、およびサーバー側のA&R 評価（ディスカバリー／契約／ビートメーカープロファイル）を抽出します。
• analyze_audio_with_lyrics ツール（エイリアス）：音楽に関する完全なメタデータを抽出し、ボーカルの歌詞を全文書き起こし、AI の生成元に関するインテグリティ指標を返します（2クレジットまたは0.25 USDC）。
• analyze_audio_batch ツール（並列処理）：複数の楽曲を同時に分析し、各トラックのAI生成元を検出します。アルバムやプレイリストの処理時間を大幅に短縮します。
• triage_demo_folder ツール（デモ受信フォルダーのトリアージ）：ローカルのデモフォルダー全体を1回の呼び出しで整理します。分析、ファイル名のArtist - Title形式またはオーディオタグからのアーティスト名／タイトルの取得、Spotifyでの反響の確認、反響を加味したA&Rスコアリングv2の再計算を行い、カテゴリ（priority、listen、pass、ai_flagged、error）別の、簡潔で順位付けされたレポートを作成します。信頼性の低い歌詞（インストゥルメンタル、音声なし、ループによる幻覚）は引用せずにフラグを付けます。
• lookup_artist_stats ツール（A&R向け反響情報）：A&Rの複合的な適格性評価に必要な、Spotifyの公開ストリーミング実績（月間リスナー数、フォロワー数、人気スコア、ジャンル）を取得します。
• 選択的なオーディオ圧縮：非圧縮の大容量ファイル（.wav、.aiff、.aif）または15 MBを超えるオーディオファイルを、アップロード前に128 kbpsのAAC（.m4a）へ自動圧縮します（macOS標準のafconvertまたはffmpegを使用）。軽量なファイル（.mp3、15 MB以下の.m4a）はそのままにして、アップロードの帯域幅と遅延を最大90%削減します。
• 適切な単位での価格表示：Studio APIキーが設定されている場合、ツールの説明、プロンプト、レポートにはスタジオクレジットでの料金を表示し、ウォレット（x402）モードの場合にのみUSDCでの料金を表示します。そのため、クレジットで支払うA&R担当者に暗号資産の金額が表示されることはありません。
• 二重認証：Studio APIキー（Authorization: Bearer tpt_live_…、プリペイドクレジット）がWeb3ウォレットより優先されます。
• x402決済の自動化：プラットフォームウォレットとUSDCコントラクトをクライアント側で固定し、x402のチャレンジ／レスポンスサイクル（HTTP 402）を管理します。
• Web3統合：viemによるオンチェーン署名（Base上のEIP-3009 TransferWithAuthorization）に対応します。
• クライアント側の決済ガード（利用上限）：異常なリクエストからウォレットを保護するため、利用上限を組み込みで設定できます（デフォルトでは1回あたり最大0.50 USDC）。
• x402ではデフォルトで機密性を確保：ウォレット決済の分析はx-no-persistを付けて送信され（サーバー側に保存されません）、Studio APIキーによる分析は、TAG_PER_TRACK_NO_PERSIST=1でない限りダッシュボードの履歴に保存されます。
• プロンプト：triage_demos（デモフォルダーを順位付けされた候補リストとサブフォルダーに整理）、qualify_demo_ar（単一デモのA&R適格性評価）、batch_demo_screening（複数トラックのスクリーニング）。
• 厳格なファイル形式検証：ローカルのプライバシーを保護し、任意のファイルの外部送信を防ぐため、オーディオ以外のファイルを拒否します。
• バイナリの遅延読み込みとタイムアウト：メモリ効率の高いストリーミングと一時ファイルの自動クリーンアップを備え、ハンドシェイクは15秒、処理は120秒でタイムアウトします。
• 互換性：Claude Desktop、Cursor、Windsurf、その他すべてのMCPクライアントで使用できるよう設計されています。

⚙️ 設定と環境変数

MCP サーバーはデュアル認証に対応しています。

変数	モード	説明	デフォルト
TAG_PER_TRACK_API_KEY	SaaS（優先度 1）	tag-per-track.cloudで生成するStudio APIキー（tpt_live_...）です。暗号資産ウォレットを使わず、前払い済みのStripeクレジットを消費します。	なし
WALLET_PRIVATE_KEY / PRIVATE_KEY / TAG_PER_TRACK_PRIVATE_KEY	Web3（優先度 2）	x402 v2経由のオンチェーンUSDCマイクロペイメントに使用する、Baseの使い捨てウォレットの秘密鍵（0xで始まる66文字の16進数）です。	なし
MAX_SPENDING_USDC	Web3の安全性	リクエストごとのクライアント側USDC支出上限（デフォルト：0.50）です。	0.50
PLATFORM_WALLET	Web3の安全性	支払い先として想定されるウォレットです。別のウォレットへの支払いを求める402請求はすべて拒否されます。	0xD33906178569f35EFF2E1665A14b06b455fF531F
TAG_PER_TRACK_NO_PERSIST	SaaS	1 / trueに設定すると、APIキーを使った分析結果がダッシュボードの履歴に保存されません。	未設定
API_URL	グローバル	Tag-per-Track分析APIのエンドポイントです。	https://api.tag-per-track.cloud/api/analyze
API_BASE_URL	グローバル	補助ルート（アーティストの統計情報など）で使用するTag-per-Track APIのベースエンドポイントです。	https://api.tag-per-track.cloud/api

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📦 インストールとセットアップ

🤖 オプション1：Claude Desktop（Studio SaaS - 暗号資産不要、A&Rにおすすめ）

サーバーをclaude_desktop_config.jsonに追加します（macOSでは~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json、Windowsでは%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.jsonにあります）。

{
  "mcpServers": {
    "tag-per-track": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "tag-per-track-mcp@latest"
      ],
      "env": {
        "TAG_PER_TRACK_API_KEY": "tpt_live_YOUR_STUDIO_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

注：ダッシュボードからhttps://tag-per-track.cloudにアクセスし、ワンクリックでStudio APIキーを生成できます。

⚡ オプション2：Claude Desktop（Web3 x402によるBase上のUSDC）

{
  "mcpServers": {
    "tag-per-track": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "tag-per-track-mcp@latest"
      ],
      "env": {
        "WALLET_PRIVATE_KEY": "0xYOUR_BURNER_WALLET_PRIVATE_KEY_HERE",
        "MAX_SPENDING_USDC": "0.50"
      }
    }
  }
}

🌐 オプション3：Smithery CLI

# For Claude Desktop
npx -y @smithery/cli@latest mcp add lori-ferrand/tag-per-track --client claude

# For Cursor
npx -y @smithery/cli@latest mcp add lori-ferrand/tag-per-track --client cursor

このサーバーは、公式MCPレジストリにもio.github.Lory97/tag-per-track-mcpとして掲載されています。

🔧 MCPツール

1. analyze_audio

音声ファイルを分析し、音楽メタデータのタグ（BPM、キー、スケール、ムード、ジャンル、楽器）、任意の歌詞、およびAI起源のインテグリティ（ai_detection）を抽出します。ローカルのバイナリファイルとリモートURLの両方に対応しています。

• 引数：

  • filePath（string、任意）：ディスク上のローカル音声ファイルのパス（.mp3、.wav、.ogg、.flac、.m4a、.aac、.aiff）。サーバーが形式を検証し、ファイルを読み込んで安全にストリーミングします。
  • fileUrl（string、任意）：音声ファイルの直接URL。 (注：filePathまたはfileUrlの少なくとも一方を指定する必要があります)。
  • extractLyrics（boolean、任意）：ボーカルの歌詞も抽出するにはtrueに設定します（1クレジット／0.15 USDCではなく、2クレジット／0.25 USDC）。

• 出力構造： 次の項目を含む包括的なメタデータを返します。

  • bpm、key、scale、genres、moods、instruments、duration
  • production（lufs、peakDb、clippedRatio）、danceability、engagement、approachability、voice.ratio
  • ai_detection / aiDetection（12秒のコアサンプルで算出）：
    • checked：boolean（分析済みの場合はtrue）
    • isAi：boolean（合成音声／AIと検出された場合はtrue）
    • confidence：信頼度（パーセント、0-100）
    • verdict：'HUMAN' | 'AI_GENERATED' | 'UNCERTAIN'
    • status：'SUCCESS' | 'UNAVAILABLE' | 'SKIPPED'
    • generator / watermarkDetected（任意）：特定された生成ツール。例：ファイルのメタデータにあるSunoの署名
  • arEvaluation（A&Rスコアリング v2.2）：tier、audioType、suggestedProfile、marketplaceTags、aiGate、subScores（production、listening、traction、loyalty）、およびscore、priority、recommendationコードを含むprofiles.{discovery,signing,beatmaker}。AI判定は次のように評価されます。信頼度が70％以上（またはメタデータにウォーターマークがある）の場合はトラックをブロックし、60～69％の場合はフラグを付け、30～59％の場合は判定不能とします。
  • lyricsInfo（extractLyricsを指定した場合）：Whisperが検出したlanguage、reliability（high、approximate、none）、およびavgLogprob

2. analyze_audio_with_lyrics

音声ファイルを分析し、音楽メタデータを抽出し、AI を使用してボーカルの歌詞全体を書き起こし、AI Origin Integrity を評価します。ローカルの音声ファイルとリモート URL に対応しています。

• 引数：
  • filePath (string, optional)：ディスク上のローカル音声ファイルへのパス（.mp3、.wav、.ogg、.flac、.m4a、.aac、.aiff）。
  • fileUrl (string, optional)：音声ファイルの直接 URL。 (注：filePath または fileUrl の少なくとも一方を指定する必要があります。)

3. analyze_audio_batch

複数の音声トラックを並列で分析します（バッチ処理）。順次呼び出す場合と比べて合計実行時間を大幅に短縮し、部分的な結果を確実に報告するとともに、すべてのトラックで AI 起源検出を行います。

• 引数：

  • filePaths (string[], optional)：並列分析するローカルファイルパスの配列です。
  • fileUrls (string[], optional)：並列分析する公開 URL の配列です。
  • tracks (object[], optional)：細かな設定を指定できるトラックオブジェクトの配列です。
    • filePath (string, optional)
    • fileUrl (string, optional)
    • extractLyrics (boolean, optional)：トラックごとの歌詞抽出フラグです。
  • extractLyrics (boolean, optional)：このバッチ内のすべてのトラックについて、ボーカルの歌詞を書き起こすかどうかを指定するグローバルフラグです（1 トラックあたり 2 クレジット／0.25 USDC）。デフォルトは false です（1 トラックあたり 1 クレジット／0.15 USDC）。
  • concurrency (number, optional)：同時に並列実行するリクエストの最大数です（1～5、API レート制限に配慮したデフォルト値は 4）。

• 出力構造： 次の内容を含む要約 JSON を返します。

  • totalTracks：送信されたトラックの合計数。
  • successful：分析に成功したトラック数。
  • failed：分析に失敗したトラック数。
  • results：各トラックのステータス（success または error）、メタデータ（ai_detection を含む）、またはエラーの理由を含む詳細な配列。

4. triage_demo_folder

A&R の「デモ受信箱」ワークフロー向けに、ローカルフォルダー内のデモを1回の呼び出しで仕分けします。返される結果は簡潔なので、20トラックのフォルダーもモデルのコンテキストに余裕を持って収まります。

パイプライン：オーディオファイルを一覧表示 → Artist - Title 形式のファイル名からアーティスト名／タイトルを取得（優先：デモのタグは DAW やアカウントのデフォルト設定であることが多いため）、それがない場合はオーディオタグから取得 → 有料分析（並列実行数を制限） → メインアーティストごとに1回、無料の Spotify 検索（"Miimii ft Dj Skycee" → "Miimii"） → トラクションを付与した無料のサーバー側再スコアリング（POST /api/ar-score） → ランキング。クライアントが progressToken を提供する場合、各トラックの処理後に MCP の進捗通知が送信されます。

• 引数：

  • folderPath（string、必須）：ローカルフォルダー（絶対パスまたは ~/...）。
  • profile（string、任意）：discovery（デフォルト。未知のアーティストが減点されることはありません）、signing（ストリーミングのトラクションを重視）、beatmaker、または auto（インストゥルメンタルの場合は beatmaker）。
  • extractLyrics（boolean、任意）：歌詞も文字起こしします（1トラックあたり2クレジット／0.25 USDC）。
  • recursive（boolean、任意）：サブフォルダーもスキャンします。
  • maxTracks（number、任意）：デフォルトは25、上限は50です。
  • lookupArtists（boolean、任意）：Spotify のトラクションを検索します。デフォルトは true です。
  • dryRun（boolean、任意）：分析や課金を行わずに、ファイル、検出されたアーティスト名／タイトル、推定コストを一覧表示します。
  • concurrency（number、任意）：1～5。デフォルトは3です。

• コスト：分析対象のトラック1つにつき1クレジット（0.15 USDC）、歌詞付きの場合は2クレジット（0.25 USDC）です。分析に失敗した場合、課金されません。レポートには設定された単位のみが記載されます（下記の estimatedCost を参照）。

• 出力構造（トラックごとに1項目。スコアの高い順、エラーは最後）：

{
  "rank": 1,
  "bucket": "priority",
  "file": "Stone mc - Ma ville (makette).mp3",
  "artist": "Stone mc",
  "title": "Ma ville (makette)",
  "score": 78,
  "priority": "top",
  "recommendation": "listen_first_gem",
  "isGem": true,
  "profile": "discovery",
  "audio": { "bpm": 104, "key": "D minor", "genre": "Latin---Reggaeton", "moods": ["party", "happy"], "audioType": "vocal", "durationSec": 190 },
  "ai": { "verdict": "HUMAN", "confidence": 90, "flag": "clear" },
  "traction": { "spotifyArtist": "Stone Mc", "monthlyListeners": 6, "followers": 36, "tier": "emerging" },
  "reasons": ["+production.loudness_ready(-9)", "+listening.strong_groove(1.6)"],
  "lyrics": { "status": "ok", "excerpt": "..." }
}

• bucket：priority（最優先／優先度高）、listen（中程度）、pass（低）、ai_flagged（AI 生成と確定、または疑いあり）、error（読み取れないファイルまたは拒否されたファイル）、not_analyzed（下記参照）。
• クレジット切れ／無効なキー：API が「Insufficient studio credits」（HTTP 402）または「Invalid API key」（HTTP 401）を返した時点で、残りのファイルは送信されません。その後、レポートには halted: { reason, notAnalyzed } が含まれ、該当するトラックは not_analyzed バケットに分類され、estimatedCost には成功した分析のみが計上されます。同じ停止ルールが analyze_audio_batch にも適用されます（skipped の件数と haltReason）。
• ai.flag：blocked（AI 生成と確定）、suspected（耳での確認が必要）、uncertain、clear、unchecked。
• lyrics.status：ok、approximate（API が信頼度の低い文字起こしを報告。通常はクレオール語など Whisper がサポートしていない言語で、音声をそのまま文字に起こしたもの）、instrumental、no_vocals_detected、または suspect_repetition（短いフレーズがループしている状態。Whisper のハルシネーションに典型的です）。lyrics.language は Whisper が検出した言語です。引用するのは ok の歌詞のみとしてください。
• レポートヘッダーには、buckets の件数、estimatedCost、scoringVersion、elapsedSeconds、notes（上限を超えたトラック、見つからなかったアーティストなど）が記載されます。
• estimatedCost は、アカウントで支払う単位で表されます。Studio API キーの場合は { "label": "8 studio credits", "studioCredits": 8 }、ウォレットの場合は { "label": "1.2 USDC", "usdc": 1.2 } です。認証が設定されていない場合に限り、両方が記載されます。

5. lookup_artist_stats

A&R の評価に使用する、アーティストのストリーミング実績と商業指標（Spotify の月間リスナー数、フォロワー数、人気スコア、ジャンル）を取得します。無料（クレジットや支払いは不要）です。このサービスは音響分析パイプラインから完全に分離されており、API は結果をキャッシュ（7 日間の永続キャッシュ、メモリ上では 24 時間）し、適切なフォールバックを行います。

• 引数：

  • artist_name（string、必須）：アーティストのステージネーム（例："Daft Punk"、"Kaytranada"）。
  • spotify_id（string、任意）：アーティスト名が曖昧な場合に対象を正確に指定するための Spotify アーティスト ID、または open.spotify.com のアーティスト URL。
  • social_links（string[]、任意）：今後の情報拡充に使用するソーシャルメディアのプロフィールリンク（任意）。

• 出力構造（プロバイダーから返されない場合、popularity は null です。不明を意味し、ゼロではありません）：

{
  "name": "Daft Punk",
  "spotify": {
    "id": "4tZwfgrHOc3mvqYlEYSvVi",
    "followers": 11769126,
    "popularity": 84,
    "monthlyListeners": 29284872,
    "genres": ["electro", "filter house"],
    "url": "https://open.spotify.com/artist/4tZwfgrHOc3mvqYlEYSvVi"
  },
  "cached": true,
  "social_links": []
}

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🤖 A&R エージェント向けガイドとシステムプロンプト（ハイブリッドスコアリング）

現代の A&R 評価では、次の 3 つの重要な要素を組み合わせます。

1. 本質的な音響プロファイル（BPM、調と音階、ムード、楽器編成、ボーカルの歌詞）。
2. 起源の真正性と AI 検証（著作権と権利帰属のリスクを軽減するため、人間による楽曲と AI 生成の合成音楽を識別します）。
3. 商業的な勢いとストリーミング実績（Spotify の月間リスナー数、フォロワーのファン層、人気指数）。

🎯 自律型エージェント向けオーケストレーションワークフロー

graph TD
    Submission[New Track Submission] --> DetectArtist{Artist identifiable?}
    
    Submission --> Step1[1. Call analyze_audio]
    Step1 --> AcousticData[Acoustic & Origin: BPM, Key, Mood, Genres, Lyrics, AI Detection]
    
    DetectArtist -->|Yes: Known Artist| Step2[2. Call lookup_artist_stats]
    DetectArtist -->|No: Anonymous Demo| Step2Skip[Traction: Not available / Pure Demo]
    
    Step2 --> TractionData[Spotify Traction: Followers, Monthly Listeners, Popularity]
    
    AcousticData --> Consolidate[3. A&R Consolidation]
    TractionData --> Consolidate
    Step2Skip --> Consolidate
    
    Consolidate --> Matrix[Unified A&R Evaluation Matrix]

1. ステップ 1 — 音響と起源の分析： filePath または fileUrl を指定して analyze_audio を呼び出します（ボーカルの歌詞の文字起こしが不可欠な場合は analyze_audio_with_lyrics を呼び出します）。Studio クレジット（API キーモード）を消費するか、x402 のマイクロペイメント（Base 上で 0.15 または 0.25 USDC）が発生し、音楽的な特徴とともに AI による起源の真正性（ai_detection）および A&R 評価（arEvaluation）を判定します。
2. ステップ 2 — アーティストの実績を検索： 提出ファイル名、ユーザープロンプト、または ID3 タグからアーティストのステージネームを特定できる場合は、lookup_artist_stats(artist_name: "...") を呼び出します。
3. ステップ 3 — 統合 A&R 評価マトリックスへの集約： エージェントは、必要な 7 列を備えた標準的な Markdown 評価マトリックスに結果を集約します。

トラック名	アーティスト	BPM / 調	スタイル	起源の真正性	ストリーミング実績	戦略的な推奨事項
トラック名	ステージネーム	例：124 BPM / イ短調	主なジャンルとムード	HUMAN（98%）または AI_GENERATED（95%）	例：2,920 万人のリスナー、1,170 万人のフォロワー（人気度 84）	直接契約、プレイリストへの売り込み、アーティスト育成、または著作権の確認

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📋 すぐに使える A&R エージェントのシステムプロンプト

以下は、自律型 A&R スカウティングエージェントを設定するための、すぐに使えるシステムプロンプトのテンプレートです（Claude Desktop、Cursor、Windsurf、LangChain/AgentKit に対応）：

You are an elite Artist & Repertoire (A&R) Executive specialized in musical talent scouting, demo evaluation, and record label signing decisions.

You have access to two primary tools:
1. `analyze_audio`: Comprehensive acoustic analysis of audio tracks (BPM, musical key/scale, mood tags, genre classification, instrumentation, optional lyrics transcription, and AI Origin Integrity detection).
2. `lookup_artist_stats`: Real-time public Spotify traction metrics (followers, monthly listeners, popularity score, genres).

A&R OPERATIONAL RULES:
1. SYSTEMATIC ACOUSTIC ASSESSMENT:
   - For every submitted audio track, invoke `analyze_audio` (or `analyze_audio_with_lyrics` for vocal-driven songs).
   - Evaluate rhythmic consistency (BPM), harmonic structure (key & scale), and emotional timbre (moods).

2. ORIGIN INTEGRITY VERIFICATION (AI DETECTION):
   - Inspect the `ai_detection` object in the analysis response.
   - If `verdict === 'AI_GENERATED'`, flag high copyright & legal exclusivity risk (unclear training data, copyright ineligibility in key territories). Recommend licensing review or sync consideration rather than exclusive artist recording agreements.
   - If `verdict === 'HUMAN'`, certify as organic human production suitable for priority label signing.

3. ARTIST TRACTION & AUDIENCE QUALIFICATION:
   - Whenever the artist name is identified or deductible from context, immediately invoke `lookup_artist_stats(artist_name)`.
   - If the artist has no existing Spotify footprint (bedroom producer / raw demo), label them as "Emerging / No Streaming Footprint" and focus the assessment on intrinsic production potential.

4. UNIFIED MATRIX SYNTHESIS:
   Always conclude your diagnostic with the **Unified A&R Evaluation Matrix** formatted as a Markdown table:

| Track Title | Artist | BPM / Key | Style | Origin Integrity | Streaming Traction | Strategic Recommendation |
|---|---|---|---|---|---|---|
| [Title] | [Artist] | [BPM] BPM / [Key] [Scale] | [Top Genres] ([Mood]) | [HUMAN / AI_GENERATED / UNCERTAIN] ([Confidence]%) | [Monthly Listeners] listeners, [Followers] followers | [Direct Sign / Playlist Pitch / Artist Dev / Pass / Legal Review] + Rationale |

5. STRATEGIC RECOMMENDATION TIERS:
   - 🌟 **Priority Signing (Direct Sign)**: Radio-ready production quality, certified HUMAN origin, AND strong, accelerating streaming traction.
   - 🎯 **Playlist & Sync Pitch (Licensing)**: High contextual atmosphere ideal for editorial playlists, video games, or film/TV sync.
   - 🌱 **Artist Development (Artist Dev)**: Exceptional vocal or production potential, certified HUMAN origin, but early-stage audience.
   - ⚠️ **Synthetic IP / Legal Review**: AI-generated music (Suno, Udio) requiring legal clearance or suited for non-exclusive catalog licensing.
   - ⏸️ **Needs Revision (Pass / Feedback)**: Mix/mastering flaws, inconsistent tempo, or derivative composition.

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📄 ライセンス

MIT